정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
Current Result Document : 2 / 2
| 한글제목(Korean Title) |
생물학 문헌 데이터의 제목과 본문을 이용한 질병 관련 유전자 추론 방법 |
| 영문제목(English Title) |
Inferring Disease-related Genes using Title and Body in Biomedical Text |
| 저자(Author) |
김정우
김현진
여윤구
신민철
박상현
Jeongwoo Kim
Hyunjin Kim
Yunku Yeo
Mincheol Shin
Sanghyun Park
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 01 PP. 0028 ~ 0036 (2017. 01) |
한글내용
(Korean Abstract) |
1990년대 게놈프로젝트 이후 유전자와 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 데이터 저장 기술의 발달로 연구의 결과물들은 다량의 문헌들로 기록되고 있으며, 이러한 문헌들은 새로운 생물학적 관계들을 추론하는 데이터로 유용하게 사용되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 생물학 문헌들을 활용하여 질병과 관련한 유전자를 추론하는 방법론에 대해서 제안한다. 문헌들을 제목과 본문으로 구분하고, 각 영역에서 등장한 유전자들을 추출한다. 제목 영역에서 추출된 유전자는 중심 유전자로 구분하고, 본문 영역에서 추출된 유전자는 제목에서 추출된 유전자와 관계를 갖는 주변 유전자로 구분한다. 이러한 과정을 각 문헌에 적용하여, 지역 유전자 네트워크를 구축한다. 구축된 지역 유전자 네트워크는 모두 연결하여 전역 유전자 네트워크를 구축한다. 구축한 네트워크를 분석하여 질병 관련 유전자를 추론하였으며, 비교 실험을 통해 제안하는 방법론이 질병 관련 유전자를 추론하는 유용한 방법론임을 입증하였다.
|
영문내용
(English Abstract) |
After the genome projects of the 90s, a vast number of gene studies have been stored in online databases. By using these databases, several biological relationships can be inferred. In this study, we proposed a method to infer disease-gene relationships using title and body in biomedical text. The title was used to extract hub genes from data in the literature; whereas, the body of the literature was used to extract sub genes that are related to hub genes. Through these steps, we were able to construct a local gene-network for each report in the literature. By integrating the local gene-networks, we then constructed a global gene-network. Subsequent analyses of the global gene-network allowed inference of disease-related genes with high rank. We validated the proposed method by comparing with previous methods. The results indicated that the proposed method is a meaningful approach to infer disease-related genes.
|
| 키워드(Keyword) |
유전자
질병
유전자-질병관계
텍스트마이닝
유전자네트워크
gene
disease
disease-gene relationship
text-mining
gene network
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
